CN102071928B - 一种三维空间火山岩岩性识别方法 - Google Patents
一种三维空间火山岩岩性识别方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种火山岩岩性识别方法,确定岩性识别的岩性种类;基于元素俘获能谱测井资料,利用“氧闭合”原理计算地层岩石的各种元素的重量百分含量;利用硅-碱分类法,进行火山岩岩性大类划分;基于成像测井资料,结合油田现场取心分析和地质描述,提取不同火山岩岩性类别的岩石结构信息;将元素俘获测井计算得到的岩石组分和成像测井资料确定的岩石结构信息结合起来,利用岩石的结构信息作为第三维刻度,将TAS二维平面变为三维的立体;利用支持向量机的方法实现三维空间火山岩岩性识别;提高了岩性识别的符合率,符合率达到90%以上,较以前提高了10%左右。
Description
技术领域
本发明涉及一种火山岩、变质岩等复杂岩性储层,利用元素俘获能谱测井资料和成像测井资料识别火山岩岩性的方法。
背景技术
测井技术作为一种定性、定量评价油气储层的方法,在砂泥岩、碎屑岩油气储层评价中都发挥了重要的作用,越来越受到重视。然而,测井技术在火山岩油气藏的解释评价中却遇到了新的挑战。火山岩储层评价是火山岩油气藏描述的重点,而火山岩岩性识别又是火山岩储层评价的基础。岩性不能准确识别,将直接导致解释结果会遗漏气层。徐深气田火山岩岩性复杂,地质上定名就有30多种,且矿物成分多变。岩性对测井的影响往往超过储层流体的影响,同时不同岩性储层其物性和产能也有较大差别。因此,准确识别火山岩岩性是开展火山岩储层测井评价的基础和关键。
前期的研究者大都利用常规测井资料进行岩性识别,而使用这种方法首先需要有大量的地质岩性定名资料作为标准来刻度测井资料,岩性定名资料主要来源于岩心、岩屑和薄片,但后两者在岩性定名上都存在一定的局限性。因为岩屑不能准确反映火山岩中集块、角砾等大颗粒的特征,薄片描述的只是一个面,不能反映火山岩的非均质特征,相比之下利用岩心确定岩性是比较准确的,可以结合岩屑和薄片定名资料进一步印证。但是目前岩心分析资料少,岩性细化缺少标准依据,影响测井资料识别岩性标准的完善和发展,尤其是英安岩等过度岩性的识别。元素俘获能谱测井(Elemental Capture Spectroscopy,简称ECS测井)能够准确测量组成地层岩石的各种元素信息,提供了一种从岩石组分上划分火山岩岩性的可能性;成像测井(FMI、EMI测井等)可以反映出地层岩石的结构信息,进而利用岩石结构的差异性来进行岩性类别的划分,但遗憾的是,在以往的研究中,二者并没有很好的结合起来,未能形成一种有效的火山岩岩性识别技术。
发明内容
本发明的目的在于借助元素俘获能谱测井资料获得的地层岩石组分信息和成像测井资料提取的岩石结构信息,提供一种在三维空间内进行火山岩岩性划分的技术方法,从而提高火山岩储层岩性识别的符合率。
为了实现上述目的,本发明提供了以下技术方案:
步骤1:针对研究工区的地质情况,确定出需要进行岩性识别的岩性类别;
步骤2:基于元素俘获能谱测井资料,利用“氧闭合”原理计算组成地层岩石的各种元素的重量百分含量;
步骤3:基于组成地层岩石的Si、K、Na等元素重量百分含量,利用硅-碱分类法(即TAS法)从岩石组分上进行火山岩岩性大类划分;
步骤4:基于成像测井资料,结合油田现场取心分析和地质描述,提取不同火山岩岩性类别的岩石结构信息;
步骤5:将元素俘获测井计算得到的岩石组分和成像测井资料确定的岩石结构信息结合起来,利用岩石的结构信息作为第三维刻度,对TAS图分类法进行修改和完善,将二维平面的TAS图转变为三维的立体空间;
步骤6:利用支持向量机的方法实现三维空间火山岩岩性计算机自动识别技术。
所述步骤2中,“氧闭合”原理的基本内涵是认为各种元素在地层中均以氧化物的形式存在,且一种干燥的岩石只由一组氧化物组成,这些氧化物的重量百分含量之和为1。其目的是实现元素产额到元素重量百分含量之间的转换,具体方法如下:
(1)求取每一种元素的灵敏度因子,同时确定每一种元素到其特定氧化物的转换系数;
(2)根据每种元素的灵敏度因子和氧化物转换系数,计算出连续地层的氧闭合归一化系数,进而计算出每种元素的重量百分含量。
所述步骤3中,硅-碱分类法是目前国际上通用的火成岩分类标准,主要是依据岩石化学组分及其含量进行分类的方法。根据二氧化硅含量可将岩石划分为超基性、基性、中性、酸性,根据氧化钾和氧化钠之和重量百分含量进行碱度划分。
所述步骤4中,成像测井资料是提取岩石结构信息最有效的方法,本发明主要从成像测井图像上岩石结构表现出的形状和纹理两方面进行特征提取和分析。具体方法如下:
(1)结合油田现场取心分析和地质描述,从成像图像上截取典型火山岩结构图片,定性总结出每种岩石结构的典型特征;
(2)对成像数据进行预处理,去除噪声,进而定量提取图像特征,并把这些特征以曲线的形式表示出来;
(3)根据这些特征曲线进行岩石结构分析,并与典型岩石结构的特征曲线进行对比,从而给出准确的岩石结构类别。
所述步骤5中,根据步骤2、3、4得到的岩石组分分类信息和岩石结构信息,对TAS图划分岩性的方法进行修改。以往的TAS图法划分岩性类别,仅考虑了岩石的组分信息,而没有包含岩石的结构信息,因此在实际应用中无法区分岩石组分相近而结构存在差异的岩性类别。本发明中在原来的TAS图基础上,引入岩石结构信息作为第三维刻度,将二维平面转化为三维立体空间进行岩性类别的划分,将影响岩性识别的多因素单一化。
所述步骤6中,为了实现计算机自动岩性识别,根据三维因素单一化火山岩岩性识别的技术内涵,利用支持向量机方法进行三维空间岩性计算机自动识别。
与常规的交会图和统计学方法相比,本发明提出的三维火山岩岩性识别技术将元素俘获谱测井仪测量的岩石组分信息(Si、K、Na、Ca、Fe、S、Ti和Gd等元素)和利用成像测井提取的各种岩石的结构信息有机结合在一起,对通用的TAS图进行修改和完善,极大地提高了岩性识别的符合率。利用该发明处理了大庆、新疆油田资料齐全的15口井,处理结果与309.12m取心段岩性命名对比,符合率达到90%以上,较以前提高了10%左右。
附图说明
图1三维空间火山岩岩性识别成果图。
具体实施方式
附表1几种元素氧化物(或碳酸盐)的氧化物指数
表1是确定的几种元素氧化物(或碳酸盐)的氧化物指数。
实施例
下面结合附图,对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
1.确定研究工区的主要岩性类别
依据油田现场取心、薄片分析资料,对大庆深层15口有元素俘获测井资料的井进行了分析并对各种组分火山岩岩性出现的频率进行了统计,结果发现出现频率最高的基本岩性大致有7中,即玄武岩、粗安岩、英安岩、流纹岩、流纹质晶屑凝灰岩、熔结凝灰岩和火山角砾岩。
2.由元素俘获测井资料计算元素的重量百分含量
元素产额和元素重量百分含量之间的转换关系可以用下式来描述:
式(1)中:Wi为第i种元素氧化物的重量百分含量;Yi为第i种元素的产额;F为氧闭合归一化因子,可根据“氧闭合”原理求出;Xi为地层元素到其氧化物的转换系数;Si为某一种元素对应的灵敏度因子;n为岩石氧化物的种类。
本发明中地层元素与其对应氧化物转换系数的确定方法是:利用某一种元素对应氧化物的分子量除以该种元素的分子量,表1中确定出了常见的元素到其氧化物的转换系数。
本发明中灵敏度因子的计算方法是:采用相对灵敏度因子。考虑到地层中硅元素的含量多,元素俘获能谱测井仪器接收到该元素的信息稳定,因此假定硅元素的灵敏度因子为1,其它的元素相对于硅元素进行计算。
3.根据步骤2计算出的硅、钠和钾元素的重量百分含量,利用TAS图从岩石组分上进行火山岩岩性判别。利用TAS图从岩石组分上判别岩性类别的方法是可行的,从左到右可以清晰的划分出3种岩性类别,分别为玄武岩类、粗安岩类和酸性岩类。但其存在的问题是:在酸性岩区域内,几种样本点重合在一起,无法区分。因此,在实际应用中必须对TAS图进行改进。
4.深入分析典型成像测井火山岩岩石结构图像后发现,熔岩结构在图像上表现出的特征是图像整体呈块状、颜色均匀、或由一组或若干组近于等距的抛物线或正旋线组成流纹面;集块结构的典型特征是图像上火山碎屑的粒径很大,一般大于63mm;而火山角砾结构在图像上的火山碎屑的粒径一般在2mm至63mm之间。因此,通过分析典型成像测井火山岩岩石结构图像可以提取成像图像的典型特征,定量确定出不同类型的岩石结构信息。
5.在TAS图按岩石组分划分岩性类别的基础上,引入成像测井资料确定的岩石结构信息,这样就构成了一组三维数据体,其技术内涵是利用火山岩结构信息把TAS图上酸性大类中相互重叠的流纹岩、流纹质凝灰岩、熔结凝灰岩和火山角砾岩在三维空间上拉开距离,将岩性完全分开。
6.为了便于利用计算机进行自动岩性识别,在实际资料处理中引入支持向量机方法进行计算机实现。图1显示的是三维因素单一化火山岩岩性识别成果图。图1中最右边的道为利用该三维因素单一化火山岩岩性识别技术计算机自动计算的岩性剖面;右二道为油田现场取心描述的结果;右三道为利用步骤2计算出的硅、钾和钠元素的重量百分含量。从实际的对比可以看出,利用三维因素单一化岩性识别技术识别出的流纹质角砾熔岩与取心段描述的岩性完全一致。
Claims (3)
1.一种火山岩岩性识别方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:针对研究工区的地质情况,确定出需要进行岩性识别的岩性种类;
步骤2:基于元素俘获能谱测井资料,利用“氧闭合”原理计算组成地层岩石的各种元素的重量百分含量;
步骤3:基于组成地层岩石的Si、K、Na元素重量百分含量,利用硅-碱分类法,从岩石组分上进行火山岩岩性大类划分;
步骤4:基于成像测井资料,结合油田现场取心分析和地质描述,提取不同火山岩岩性类别的岩石结构信息;
步骤5:将元素俘获测井计算得到的岩石组分和成像测井资料确定的岩石结构信息结合起来,利用岩石的结构信息作为第三维刻度,对TAS图分类法进行修改和完善,将二维平面的硅-碱分类图转变为三维的立体空间;
步骤6:利用支持向量机的方法实现三维空间火山岩岩性识别;
其中步骤2中,在利用“氧闭合”原理计算组成地层岩石的各种元素的重量百分含量时,涉及的关键参数灵敏度因子计算方法的特征在于:采用相对灵敏度因子计算方法,考虑到地层中硅元素的含量多,元素俘获能谱测井仪器接收到该元素的信息稳定,因此假定硅元素的灵敏度因子为1,其它元素相对于硅元素进行计算;
步骤4中,利用成像测井资料进行岩石结构特征提取包括以下步骤:
1)结合油田现场取心分析和地质描述,从成像图像上截取典型火山岩结构图片,定性总结出每种岩石结构的典型特征;
2)对成像数据进行预处理,去除噪声,进而定量提取图像特征,并把这些特征以曲线的形式表示出来;
3)根据这些特征曲线进行岩石结构分析,并与典型岩石结构的特征曲线进行对比,从而给出准确的岩石结构类别;
步骤5中对TAS图修改和完善是在原来的TAS图基础上,引入岩石结构信息作为第三维刻度,将二维平面转化为三维立体空间进行岩性类别的划分,将影响岩性识别的多因素单一化。
2.根据权利要求1所述的一种火山岩岩性识别方法,其特征在于:采用硅-碱分类进行划分,根据二氧化硅的含量将岩性类别划分为基性、中性、中酸性和酸性4个类别,同时根据Na2O+K2O的含量进行碱性系列划分。
3.根据权利要求1所述的一种火山岩岩性识别方法,其特征在于:为达到计算机自动岩性识别的目的,在实际资料处理中采用支持向量机的方法进行程序实现。
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Cited By (1)
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---|---|---|---|---|
CN103617345A (zh) * | 2013-11-11 | 2014-03-05 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 用元素含量计算地层岩石矿物成分的方法 |
Families Citing this family (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102854542A (zh) * | 2011-06-30 | 2013-01-02 | 中国石油集团长城钻探工程有限公司 | 一种变质岩岩性识别方法 |
CN102606150B (zh) * | 2012-03-30 | 2015-03-25 | 中国海洋石油总公司 | 一种碎屑岩岩性识别方法及系统 |
CN103775075B (zh) * | 2014-01-26 | 2016-04-20 | 中国海洋石油总公司 | 一种全井段岩性识别方法 |
CN103871064B (zh) * | 2014-03-25 | 2017-02-08 | 中国石油大学(华东) | 一种火山岩ct图像的预处理和确定分割阈值的方法 |
CN105093304A (zh) * | 2014-05-15 | 2015-11-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种地球物理勘探利用测井曲线自动求取岩性曲线的方法 |
CN105201490B (zh) * | 2014-06-05 | 2018-04-10 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种页岩层段岩石相分析方法 |
CN104714250B (zh) * | 2014-11-07 | 2017-09-15 | 中国石油化工股份有限公司 | 实用的内幕小层自动解释方法 |
CN105986811A (zh) * | 2015-02-11 | 2016-10-05 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于常规测井资料五维度岩性判识方法 |
CN105089662B (zh) * | 2015-07-24 | 2018-04-06 | 中国石油天然气股份有限公司 | 碳酸盐岩地层录井综合柱状图的校正方法及系统 |
CN105114067A (zh) * | 2015-08-26 | 2015-12-02 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种岩性测井相的方法 |
CN105257284B (zh) * | 2015-09-23 | 2018-09-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种利用元素俘获能谱测井确定凝灰质含量的方法及装置 |
CN105257286B (zh) * | 2015-11-02 | 2018-12-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种获取地层岩石组分含量的方法及装置 |
CN105512651B (zh) * | 2016-01-27 | 2018-11-06 | 中核坤华能源发展有限公司 | 一种基于能谱角的岩性分类方法 |
CN108830140B (zh) * | 2018-04-28 | 2020-06-16 | 中国石油大学(华东) | 一种基于电成像测井分形维数的火山岩岩性识别方法 |
CN109738955B (zh) * | 2018-12-29 | 2020-09-18 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种基于成分-结构分类下的变质岩岩性综合判别方法 |
CN110057727B (zh) * | 2019-04-17 | 2021-08-31 | 中国石油大学(华东) | 一种针对砂砾岩储层中岩屑含量统计的方法 |
CN112012726B (zh) * | 2019-05-30 | 2023-12-12 | 中石化石油工程技术服务有限公司 | 一种岩性识别方法 |
CN110399649B (zh) * | 2019-07-03 | 2023-05-30 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种基于成岩指示元素的变质岩量化识别方法 |
CN110516733A (zh) * | 2019-08-23 | 2019-11-29 | 西南石油大学 | 一种基于改进多分类孪生支持向量机的测井岩性识别方法 |
CN112483171B (zh) * | 2019-09-11 | 2023-07-07 | 中石化石油工程技术服务有限公司 | 一种储气库盖层封闭性评价方法及装置 |
CN113495135B (zh) * | 2020-04-02 | 2023-09-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 巨厚膏盐岩盐底卡层的确定方法和装置 |
CN111983702B (zh) * | 2020-08-18 | 2023-05-05 | 中海石油(中国)有限公司 | 一种基于电成像测井的油砂隔夹层定量识别方法及系统 |
CN111982743B (zh) * | 2020-08-31 | 2022-06-24 | 长春工程学院 | 一种基于物联网的火山岩鉴定方法、系统、终端及介质 |
CN112630405A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-04-09 | 中国石油大学(华东) | 一种基于遗传算法驱动支持向量机的烃源岩类型识别方法 |
CN113027438A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-06-25 | 东华理工大学 | 基于人工智能算法的测井数据预测油气储层岩性的方法 |
CN116184527B (zh) * | 2023-04-25 | 2023-07-11 | 西南石油大学 | 基于元素录井和成像测井的岩浆岩岩性判别方法和装置 |
CN116626779B (zh) * | 2023-07-21 | 2023-11-10 | 中海石油(中国)有限公司深圳分公司 | 一种潜山地层孔隙度计算方法及系统 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201031693Y (zh) * | 2007-01-31 | 2008-03-05 | 中国石化集团胜利石油管理局测井公司 | 微电阻率扫描井壁成像测井仪 |
-
2009
- 2009-11-25 CN CN 200910238565 patent/CN102071928B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201031693Y (zh) * | 2007-01-31 | 2008-03-05 | 中国石化集团胜利石油管理局测井公司 | 微电阻率扫描井壁成像测井仪 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张大伟等.松辽盆地南部长岭断陷火山岩气藏储量评价与计算.《中国石油勘探》.2009,(第04期), |
松辽盆地南部长岭断陷火山岩气藏储量评价与计算;张大伟等;《中国石油勘探》;20090815(第04期);47-52 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103617345A (zh) * | 2013-11-11 | 2014-03-05 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 用元素含量计算地层岩石矿物成分的方法 |
CN103617345B (zh) * | 2013-11-11 | 2017-02-01 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 用元素含量计算地层岩石矿物成分的方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102071928A (zh) | 2011-05-25 |
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